关于内容的输入

关于内容的输入我之前写“三年运营”的文章,写到运营就是工人,每天输入和输出。但如何输入其实是一门很重要的技能。简单一点讲:学习上成得中成,学习中成得下成,学习下成则一无所有。如果整天的输入是大量的短视频、小红书、公众号,那输出的结果也能看得见头。如果输出的是别人输出的内容,也很难写出什么差异。在twitter和抖音有很多不读书论,我不知道对不对,反正你想做一个创作者,不看书肯定是不行的,这些人的大概理论是,书是一种很慢载体,如果想获取最新的知识,一线实干家的经验,多看看这些实干家的分享就行,不需要看书。知识分两种:可产生链接的知识和不能产生链接的知识。打个比方,抖音上有大量的冷知识,你说冷知识是不是知识呢?当然是,但知道这个知识有什么用呢?好像也没什么用,但就是有很多人乐意去看。对我们真正有用的是那些能产生链接的知识,比如心理学、逻辑学之类。这些内容可以光靠几个视频就能教会吗?不太可能。学抖音运营这事来说,网上有很多人分享如何做,不如把《影响力》、《定位》、《如何提问》之类非常经典的教材看一遍,如果想学投资,那看一下巴菲特推荐和他的书籍,怎么都要比网上的跳大神靠谱。当然我有可能是错的,毕竟很多人靠洗稿都能成为大V,就像抖音很多人教如何抄别人的作品。有可能是我老了,观点过时了。

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微信和输入法,到底谁泄露了你的隐私?相信很多人都遇到过这样的情况,在微信和朋友聊到某个东西的时候,淘宝、抖音、拼多多等其他的平台,很快就会推荐相关内容。那么,我们的隐私是如何被盗取的?我们的信息到底是微信泄露出去的,还是输入法?微信自己上线输入法,真的能有效解决信息问题吗?本期视频就来聊一聊有关隐私泄漏的话题。评:难道微信不收集?语音聊天之后,很快就会看到聊天内容相关的广告了...来自:雷锋频道:@kejiqu群组:@kejiquchat投稿:@kejiqubot

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关于选题的真伪我之前做抖音的时候,会把内容大概分成三种:有获得(知识),有共鸣(情感),有娱乐(搞笑和颜值),选题怎么都要占一样。最近一直在想“不上班”这个选题,如果只是随便做做,那就不想这些。但现在是立项去做,就要想到底只是自己(小部分人)感兴趣,还是更多的人会感兴趣,或者怎么才能让小众的选题,让大家愿意看。首先“不上班”是一个不错的选题,它确实很多人感兴趣,因为现在大环境这么差,996各种压榨,每个人或多或少都想不上班,都想看看别人为什么不上班,和不上班的生活。只是“不上班”不是目的,不是看一个工作10年,攒够退休工资,分享自己的逍遥快活,或者啃老?而是一个没有那么成功,但也不想上班,怎么通过自己的技能,养活自己,可以说是“自由职业”?我真正的采访目标,是那些只能满足温饱的不上班人,让他们分享自己的技能和生活。让观众听完,有所获得,有所共鸣。

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名称:费曼学习法:用输出倒逼输入描述:享誉全球的诺贝尔奖得主、天才物理学家、纳米技术之父、量子电动力学的创始人费曼,除精通多门语言外,在音乐方面的造诣也颇深。之所以能在众多领域取得举世瞩目的伟大成就,是因为他有一套独特的学习法,是当之无愧的学习大师。费曼学习法的核心,是把复杂的知识简单化,以教代学,让输出倒逼输入。它对输出思维极其推崇,认为输出就是最强大的学习力,能不卡壳复述学习内容,才是学全;它对简化思维格外重视,强调找出问题的要害,把复杂的知识简单化,认为把高深的知识用平实的话说出来,才是学透。链接:https://pan.quark.cn/s/b041a186b646大小:10M标签:#电子书#费曼学习法#quark来自:雷锋频道:@yunpanshare群组:@yunpangroup投稿:@kejiqubot

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我翻阅这位推主以前的内容,和我想象中差不多,有大量关于web3,dao,nft,区块链,计算机相关的内容。如果从这个角度来看,确实现在没有与之相关的书籍。这其实就有另一层含义,是不是最前沿,最新的知识就一定要学,一定要知道。就像现在最火的媒介应该是短视频,是不是我就应该去做短视频。我研究区块链相关的知识,最深的感受是自己知识的匮乏。无政府主义是不是就真得好,隐私和自由之间到底有没有界限,安全和公民权利之前又该如何分清。我想到的是之后有大量的时间空出来,会一点点把哲学、社会学相关的知识补上。我也很多次讲过,书就是知识的载体,如果认为这种载体不适合自己,换另一个媒体形式也一样。看书就是一个娱乐行为,和刷抖音、看微博没什么区别。只是我不会赞一踩一,非要分个上下,显得自己不读书很高级。//:我大概有四五年没读过一本书了。书是一种非常落后的知识载体,当今的视频/博客/论坛/论文/文档,都是远比书更高效,互动性和时效性更强的载体。最前沿的知识必然不可能通过看书来获取,因为成体系的书都是在知识爆发的2年后才初步成型出版。不要过度崇拜书,今天的书也只是众多知识载体的一种。

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关于Sora,觉得周鸿祎分享的观点讲的很好,尤其是第四点:大语言模型最牛的是,它不是填空机,而是能完整地理解这个世界的知识。这次很多人从技术上、从产品体验上分析Sora,强调它能输出60秒视频,保持多镜头的一致性,模拟自然世界和物理规律,实际这些都比较表象,最重要的是Sora的技术思路完全不一样,因为这之前我们做视频做图用的都是Diffusion,你可以把视频看成是多个真实图片的组合,它并没有真正掌握这个世界的知识。现在所有的文生图、文生视频都是在2D平面上对图形元素进行操作,并没有适用物理定律。但Sora产生的视频里,它能像人一样理解坦克是有巨大冲击力的,坦克能撞毁汽车,而不会出现汽车撞毁坦克这样的情况。所以我理解这次OpenAl利用它的大语言模型优势,把LLM和Diffusion结合起来训练,让Sora实现了对现实世界的理解和对世界的模拟两层能力,这样产生的视频才是真实的,才能跳出2D的范围模拟真实的物理世界。这都是大模型的功劳。

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